文章目录1、实现一个方法get_missing_letter()来输出一个全英字符串缺少的字母2、python变量的作用域（变量查找顺序）3、'123'转换成123（不使用内置api）4、map函数5、numpy & list6、统计一个文本中单词频数最高的10个单词7、合并两个有序列表（不可使用extend）8、描述一下Flask9、比较Django与Flask10、Django，Py
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2024-08-20 18:18:51
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列表——list 1. 列表是什么定义：列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成，用 [ ] 来标识语法格式：listname = [ele1, ele2, ele3, .....]e.g
# 创建一个字母列表
letters = ['a', 'b', 'c', 'd']
# 也可以创建一个空的列表
letter = []
e.g
# 创建一个字母列表
letters = ['a', 'b',
前言深度学习模型输入图片的尺寸为正方形，而数据集中的图片一般为长方形，粗暴的resize会使得图
原创
2022-06-27 15:54:58
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## 实现深度学习letterbox的步骤
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[了解letterbox] --> B[数据预处理]
B --> C[构建模型]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
```
### 二、每一步的实现及代码解释
#### 1. 了解letterbox
Letterbox是指
原创
2023-12-17 04:45:14
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双目相机校正系列文章来了，C/C++实现双目校正(不使用OpenCV)及校正源码解析正在更新中开始本文内容使用matlab标定步骤：matlab标定较为准确，命令行中输入stereoCameraCalibrator enter添加左右图 确定选择畸变参数，calibratior拖拉红线，删除误差大的图像对，使投影误差小于0.1最好。然后导出标定参数。需要用到 上图中的R T是右相机相对于左的旋转平
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2024-09-23 16:19:19
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# 深度学习中的Letterbox实现流程
## 简介
在深度学习中，Letterbox是一种常用的图像处理技术，用于将图像调整为指定的大小，并保持图像的长宽比例不变。在这篇文章中，我将向你介绍Letterbox的实现流程，并提供相关的代码示例和注释。
## Letterbox实现流程
下面是Letterbox的实现流程，我们将按照这个流程一步步来实现。
步骤 | 操作 | 代码
---
原创
2023-08-27 11:51:43
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# 深度学习letterbox方法实现流程
## 1. 简介
深度学习letterbox方法是一种用于图像处理的技术，主要用于将不同尺寸的图像按照比例调整到固定尺寸，同时在调整尺寸的过程中保持图像的原始宽高比。这种方法在深度学习领域中经常用于处理输入图像的尺寸不一致的情况，以确保模型的输入具有一致的尺寸。
本文将介绍如何使用深度学习letterbox方法实现图像的尺寸调整，并提供详细的代码示例
原创
2023-11-28 11:39:53
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1. 简介随着越来越多大屏和折叠屏设备出现，很多应用并未对不同尺寸的设备进行 UI 适配，这时候应用选择以特定的宽高比显示（虽然 Google 不建议这这样做，官方还是希望开发者可以对不同的屏幕尺寸进行自适应布局~），当应用的宽高比和它的容器比例不兼容的时候，就会以 Letterbox 模式打开。Letterbox 模式下界面会以指定的比例显示，周围空白区域可以填充壁纸或者颜色。至于 Letter
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2023-11-14 12:36:40
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Auto 不改变窗口设置16:9 PillarBox: 4:3的图像，在16:9的显示屏上显示时，上下到顶，左右会添加黑边。 16:9 Pan&Scan 4:3的图像，在16:9的显示屏上显示时，图像与设备同宽，垂直方向多余的图像会被截去。4:3 Letter Box 16:9的图像，在4:3的显示
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2014-06-23 18:27:00
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Python、YOLOv5、LoadImages类、letterbox函数
原创
2023-03-04 16:01:47
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0810opencv之图片与视频问题实例代码： 一、图像的读入# 图片读入 显示 保存 以及通过matplotlib 显示
def showimg():
# 第二个参数可以为 cv2.IMREAD_COLOR 彩色 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度模式
# cv2.IMREAD_UNCHANGED 读入衣服图像，并且包括图像的alpha通道
img
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2024-04-09 13:59:01
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# Python中的`with`语句及其应用
在Python编程中，资源管理是一个不可忽视的重要课题。我们在进行文件操作、数据库连接或网络请求时，常常需要手动管理资源的申请和释放。然而，手动管理资源容易出错，若不小心可能会造成资源泄露。为了解决这个问题，Python提供了`with`语句，它利用上下文管理器来简化资源管理。
## `with`语句的基本用法
`with`语句的主要作用是在代码
# 实现均值滤波的 Python 教程
均值滤波是一种常用的图像处理技术，用于减少图像噪声并平滑图像。对于刚入行的小白来说，了解均值滤波的基本概念及其在 Python 中的实现会是一个不错的起点。本文将引导你完成均值滤波的实现。
## 流程概述
首先，让我们了解实现均值滤波的整个流程。我们可以用以下表格表示关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
https://github.com/huiluczP/finiteAutomata/blob/master/NFA.py求解问题的思路数据结构的设计参考了NFA的定义，NFA是一个5-元组：M = (Q, ∑, Δ, s, F)其中：Q是状态的有限集 ∑是有穷字母表 s是开始状态 F含于Q，结束状态集 Δ状态
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2023-10-01 10:00:44
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面向对象的基本特征：继承，封装，多态类的定义和使用 类的创建语句 class 语句 语法：class 类名（继承列表）:
'''类的文档字符串'''
实例方法
类变量
类方法
静态方法示例代码：#创建类
class Dog:
'''此语句用来定义一个类型'''
pass
print(Dog) <class '__main__.Dog'&
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2023-09-21 22:41:56
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在Python中可以使用提供的sort排序法对list实现排序。 Python提供两种内置排序的函数分别是sort()和sorted()，这两种
原创
2022-07-31 00:51:00
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小方法，在这里共享一下。[root@web-02 dist-packages]# pythonPython 2.7.5 (default, Jun 17 2014, 18:11:42) [GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16)] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for
原创
2015-11-26 17:56:52
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import sys
import socket
import getopt
import threading
import subprocess
listen = False
command = False
upload = False
execute = ""
ta
原创
2016-04-12 22:51:39
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一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关.词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关.
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2017-05-15 09:53:42
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Python实现堆栈
原创
2018-01-10 17:16:04
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